# HTML

>[超文本标记语言（HTML）](https://en.wikipedia.org/wiki/HTML) 是用于在Web浏览器中显示的文档的标准标记语言。

这部分涵盖了如何将`HTML`文档加载到我们可以在下游使用的文档格式中。

```python
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredHTMLLoader
```


```python
loader = UnstructuredHTMLLoader("example_data/fake-content.html")
```


```python
data = loader.load()
```


```python
data
```

---



```
    [Document(page_content='My First Heading\n\nMy first paragraph.', lookup_str='', metadata={'source': 'example_data/fake-content.html'}, lookup_index=0)]
```

---



## 使用BeautifulSoup4加载HTML

我们还可以使用`BeautifulSoup4`来使用`BSHTMLLoader`加载HTML文档。 这将把HTML中的文本提取到`page_content`中，将页面标题作为`title`提取到`metadata`中。


```python
from langchain_community.document_loaders import BSHTMLLoader
```


```python
loader = BSHTMLLoader("example_data/fake-content.html")
data = loader.load()
data
```

---



```
    [Document(page_content='\n\nTest Title\n\n\nMy First Heading\nMy first paragraph.\n\n\n', metadata={'source': 'example_data/fake-content.html', 'title': 'Test Title'})]
```

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## 使用AzureAIDocumentIntelligenceLoader加载HTML

[Azure AI文档智能](https://aka.ms/doc-intelligence)（以前称为`Azure Form Recognizer`）是基于机器学习的服务，用于从数字或扫描的PDF、图像、Office和HTML文件中提取文本（包括手写）、表、文档结构（例如标题、节标题等）和键值对。 文档智能支持 `PDF`、`JPEG/JPG`、`PNG`、`BMP`、`TIFF`、`HEIF`、`DOCX`、`XLSX`、`PPTX` 和 `HTML`。

这个使用`文档智能`的[当前实现](https://aka.ms/di-langchain)可以逐页合并内容并将其转换为LangChain文档。 默认的输出格式是markdown，可以轻松地与`MarkdownHeaderTextSplitter`链接以进行语义文档分块。 您还可以使用`mode="single"`或`mode="page"`来返回纯文本，一个页面或根据页面拆分的文档。

### 先决条件

在3个预览区域之一拥有Azure AI文档智能资源：**East US**、**West US2**、**West Europe** - 如果没有，请参考[此文档](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/document-intelligence/create-document-intelligence-resource?view=doc-intel-4.0.0) 创建一份。 您将作为参数传递 `<endpoint>` 和 `<key>` 给加载器。

```python
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community azure-ai-documentintelligence

from langchain_community.document_loaders import AzureAIDocumentIntelligenceLoader

file_path = "<filepath>"
endpoint = "<endpoint>"
key = "<key>"
loader = AzureAIDocumentIntelligenceLoader(
    api_endpoint=endpoint, api_key=key, file_path=file_path, api_model="prebuilt-layout"
)

documents = loader.load()

```
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